[发明专利]基于上下文-情感词向量的文本情感分析系统

摘要

一种基于上下文‑情感词向量的文本情感分析系统，包括：预处理单元、词向量单元、预训练单元、情感细化单元和情感分类器单元，本发明实现了通用语料预训练模型得到的上下文词向量与目标语料情感词向量的结合，可以得到具有多语义和情感信息的上下文‑情感词向量。并用Tree‑LSTM组合上下文‑情感词向量，将句法成分结构信息融入到向量表示中，最后可以得到具有语义、情感和结构特征的句子向量用于情感分类。

主权项

1.一种基于上下文‑情感词向量的文本情感分析系统，其特征在于，包括：预处理单元、词向量单元、预训练单元、情感细化单元和情感分类器单元，其中：预处理单元通过概率上下文无关文解析方法跟据输入句子的单词分析得到句子的句法结构分析树用于对句子分词，并通过字符词典对组成每个单词的字符的转换成字符对应的索引号；词向量单元采用基于字符卷积神经网络和长短时记忆网络的适用于大规模语料的语言模型，根据组成单词的字符的索引号，通过多个过滤器对字符嵌入卷积得到该单词的上下文无关词向量；预训练单元采用经过通用语料预训练的两层BiLSTM的语言模型，根据上下文无关词向量得到BiLSTM神经元的隐状态，即上下文词向量；情感细化单元通过情感词典调整上下文无关词向量得到情感词向量，并将预训练单元的上下文词向量和情感词向量组合得到上下文‑情感词向量；情感分类器单元跟据预处理单元的句法结构分析树构建树状LSTM模型，并根据上下文‑情感词向量得到句子的情感分类结果。